从创业投资主体关系看有效的公司治理结构

投资者、创业投资家和创新企业家作为创业投资活动的主体 ,是其中最重要的人力资本。他们之间存在的委托代理关系会导致逆向选择和道德风险问题 ,从而阻碍创业投资的顺利进行。故设计合理有效的公司治理结构进行风险控制是极其必要的。     

宽带线性调频信号Stretch处理误差获取与补偿

宽带线性调频信号是宽带高分辨率雷达的一种信号形式,在实际应用中可采用Stretch处理来降低A/D采样速率的要求。先推导了系统有误差时线性调频信号Stretch处理的雷达接收回波数学模型,提出误差估计的方法,并针对Stretch处理的时变特性提出了线性调频信号Stretch处理的误差补偿方法。仿真实验表明该方法对宽带线性调频信号误差的估计与补偿是有效的。     

一种稳健的自适应波束形成方法

基于线性约束最小方差(linearlyconstrainedminimumvariance,LCMV)波束形成原理,根据贝叶斯估计理论,提出了一种基于加权的波束形成方法。该波束形成方法能够很好地克服LCMV波束形成对期望信号DOA误差特别敏感的弱点。仿真试验表明,该方法性能稳定,对期望信号DOA误差具有很好的稳健性。     

基于DPCA、ATI和MUSIC的动目标检测方法

针对SAR(合成孔径雷达)动目标检测,提出一种DPCA(中心相位偏置天线)、ATI(沿迹干涉)和MUSIC(多信号分类)相结合的三孔径动目标检测方法。该方法首先采用DPCA技术消除杂波干扰、检测运动目标,然后用ATI和MUSIC方法确定目标的位置和速度。理论分析和计算机仿真表明,该方法是有效的,不仅能够检测运动目标,而且能够精确估计其运动参数。     

基于分数阶傅里叶变换的chirp信号时频分析

提出了一种新的基于分数阶傅里叶变换的伪维格纳分布(PWD),用于单分量或多分量chirp信号的分析。首先通过搜索二阶分数阶傅里叶变换矩的极值点,寻找最佳变换域,然后利用旋转的短时傅里叶变换,在分数阶傅里叶变换域中实现各分量chirp信号间的分离,以抑制交叉项及噪声项的干扰。在已知信号模型的前提下,还给出了分数阶傅里叶变换最佳旋转角度的经验计算公式,以辅助信号分析。仿真实验表明,通过对时频平面的旋转,所提出的方法能够在分数阶傅里叶变换域中,很好地抑制多分量信号间的交叉项干扰,更好地提取信号的时频信息。     

基于相关矩阵对角化和遗传算法的盲源分离法

提出了一种新的基于相关矩阵对角化的代价函数作为衡量输出信号独立性的测度。为了扩大搜索空间,降低各信源之间的互相关性,将代价函数进行了非线性变换。还提出了利用实数编码的遗传算法对代价函数进行最优化搜索,以克服传统梯度搜索方法容易陷入局部收敛的缺点。此方法不仅适用于平稳或非平稳信号,而且还可用于瞬时或卷积混和模型的盲源分离问题。仿真实验表明,该算法具有快速收敛性能和高精确度等优点,能够大大提高分离后的输出信噪比。     

直扩信号伪码周期及序列的估计算法

为了解决直扩信号伪码周期和序列估计的难题,提出了功率谱二次处理结合信号子空间分解的方法。该方法首先利用功率谱二次处理手段估计出直接序列扩频(DS-SS)信号的伪码周期,在此基础上采用信号子空间分解对DS-SS信号伪码序列进行盲估计。为了用信号子空间分解法对伪码序列实施精确估计,在其后加上了r1校正方法。计算机模拟结果表明,该方法在输入信噪比小于-14 dB时还能良好地工作。     

坝上地区农业产业结构优化的灰色关联分析

一个地区的产业结构优化方向,应该根据产业结构的一般规律和区域经济发展的实际情况而定。基于这种理由,以河北省沽源县为研究对象,运用灰色关联分析方法研究了该区农业产业结构内部各业之间的关系,并根据沽源县现有基础条件、限制因素和发展趋势等,确定其今后宜重点发展的产业即畜牧业、错季蔬菜产业、马铃薯产业、草产业等。图2,表4,参8。     

黑龙江省黑土农田养分时空演变分析

通过黑龙江省黑土农田的广泛采样、化验分析,结果表明目前黑土农田有机质含量平均为39.44g/kg,全氮含量为2.22g/kg,速效磷26.66 mg/kg,速效钾160.12 mg/kg。1979~2002年期间黑土农田土壤有机质下降了3.76 g/kg,平均每年下降0.16 g/kg;土壤速效磷含量大幅度上升,已是1979年的2倍以上,23年里土壤速效磷上升了14.66 mg/kg,平均每年上升0.64 mg/kg。认为土壤速效磷是过去的20多年里人为生产活动改变最大的肥力因子。除土壤速效磷之外,其他土壤养分指标的空间分布有较明显的地域性,存在显著的空间变异,尤其是土壤碱解氮与地理纬度高程度相关。图7,表4,参3。     

一种非平稳卷积混合信号的自适应盲分离算法

基于多时延解相关准则并利用自然梯度原则推导出一种非平稳信号在卷积混合情况下的自适应盲分离算法，仅通过对有限个观测时延样本的相关矩阵进行Frobenius范教最小化运算得到分离矩阵，算法计算量低，可实现信号连续处理，适用于在线运算。仿真结果表明算法仅需较低的分离滤波器长度和少量的时延样本即可获得良好的分离性能。